智能制造背景下职业教育面临复杂多变的市场需求与学生能力结构的矛盾将更突出、学 生职业发展诉求对职业教育模式提出更高的要求两方面挑战。对此，职业教育培养模式需要从供 给侧进行三大转变：从以就业为导向转向以人为本的职业生涯发展导向，从以技能教学为核心转向 以创新能力培养为核心，从面授教学方式转向人机协同的数字化学习方式。构建以职业适应性为 导向的职业院校智能制造人才培养模式，包括确立以人为本、以职业适应性为导向的人才培养理 念，突出智能制造特征、以培养创新能力为核心的教学模式，构建开放式学习平台、以数字化情景方 式强化创新能力。
从数字孪生的内涵出发,详细阐述了数字孪生的关键技术,主要包括：建模、仿真、虚拟现实、数据采 集与传输和高性能计算能力等；介绍了数字孪生技术的实现流程,以及在工业生产、智能工厂和航空发动机智能生 产线等智能制造领域中的应用；概述了数字孪生技术在智能制造领域的研究进展,简要总结了其在发展中遇到的 一些问题,并对其发展趋势作了展望。
人工智能与人类社会是一种和谐共生关系，人工智能赋能经济的发展。在智能制造 中，人工智能技术提供了极大的助力，在基础、算法、运维、制造四个层面帮助打造智能制 造系统框架，并带来了丰富的产品形态。同时人工智能的发展也存在安全风险，在物理层、 算法层、应用层存在不同的安全缺陷，其安全类型以数据安全和算法安全为主要类型，为应 对人工智能的安全风险，应当从算法可解释性、隐私保护、公平建模、可信验证、主动防御、 伦理法律、系统伦理等七个方面加强应对。
本文探索智能制造统一参考模型的科学依据和标准化进路，以智能制造参考模型的相关概念、标准化 作用和标准化形态为研究对象，探究智能制造统一参考模型的合理性和正当性是否能予以认定，并反思其后设 性的标准化进路所带来的启示。
智能制造是满足个性化定制动态生产调度的技术与平台。在智能生产车间中，为解决个性化定制产品生产的 不确定性、生产产品结构、制造方法复杂的生产调度问题，考虑加工过程中的紧急订单与工况异常，提出带有重调度 的最大最小蚁群算法（MMAS）。通过实验和实例仿真验证了算法的可行性。
文章分析了智能制造背景下汽车产业从生产型制造向服务型制造转变、从刚性生产向柔 性生产转变、从大批量生产向大规模定制转变、从产业集群价值链向全球产业价值链转变的四大趋 势，并对接智能制造业技术技能人才岗位变化，指出了高职院校汽车制造专业卓越技术技能人才培 养的五大变革，最后从师资、组织、经费和体制机制四方面提出了高职院校培养汽车制造业卓越技 术技能人才的保障措施。
北京燃气集团作为全国乃至全世界前列的单 体城市燃气巨型管网运营企业之一，近些年随着 企业业务的高速发展，北京燃气集团大力建设工 业互联网平台，该平台实现了以ＥＲＰ，ＣＲＭ 为核 心的经营管理类系统的ＩＴ网络和以覆盖全北京 燃气管网的ＳＣＡＤＡ系统为核心的生产运营类系 统的ＯＴ网络彼此融合，数据跨网传输，ＩＴ数据和 ＯＴ数据逐步实现互联互通，为北京燃气集团的转 型升级发挥了重要作用．然而企业的数字化高速发 展的同时也带来了巨大的网络安全风险［１３］，北京 燃气集团网络安全运营工作面临着巨大的挑战． 北京燃气集团始终把安全放在首位，坚持“安 全是魂、预防在先”的理念，北京燃气集团以安全 治理为核心、风险态势为导向、安全合规为基础， 借鉴国内外成熟网络安全运营中心建设经验，结 合北京燃气集团信息安全管理体系，启动了工业 互联网安全运营中心的整体规划和落地工作，建 立了责权分明的网络安全组织，部署了各类网络
电力工业控制网络作为国家关键基础设施的重要组成部分，其运维安全的重要性不言而 喻．尤其随着近年国际上工业控制网络的安全事件逐年上升，必须采取有效措施保护工业控制网络 的安全运行，这也对工业控制网络和工业系统的运维和安全防护提出了更高的要求．通过深入分析 电力行业工控网络的特点，尤其是对电力网络的数据类型、网络拓扑结构等关键特征进行分析，从而 提出有效的运维方法和安全风险防范手段：运维上加强系统数据的备份和系统自身的状态监控，安 全措施上加强物理隔离、工控流量监控、故障恢复管理等，并提供行之有效的政策和行为规范；最后 形成适用于电力工业控制网络的安全防护措施，达到电力工业控制网络安全运行的目的． 关键词 工业控制系统；工业控制网络；网络安全；网络运维；电力；监测审计
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本工程建筑为办公生产大楼，由地上32层、地下3层组成；其中1-5层为裙楼、6-32层为塔楼。地下1-3层含停车场、人防、设备用房；地上部分：主楼一层含公共大厅；5为设备转换层，11、22层为避难层，33层设置机房；6-10层、12-21层、23-32层为办公生产用房。
随着能源互联网的发展，能源系统智能化特征越来越突出，能 源开发、生产、传输、存储、消费 全过程的智能化水平快速提升，所 涉及的设备和系统将数以亿计，在 规划和运行过程中将产生海量数据， 且结构复杂、种类繁多、因实时性 要求高而快速增长。这些数据贯穿 着能源互联网各个环节，蕴含着巨 大的价值。
技术开发的迭代推进和技术应用的规模化积累，在推进数字技术不断取得新突破的同时，也使数字技术变得更加成熟和可靠。数字技术的先进性、复杂性、集成性与数字化系统覆盖面更广、界面更直观、操作更简单同步发展。人们能够随时随地访问功能越来越强大的数字化系统。
本工程为单缆无源系统，将为大楼提供全面无线通信信号覆盖，所设计的室内覆盖系统是为智能化大楼室内移动通讯信号覆盖的需要而提出的
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以上场景，在我国的制造企业时有出现，反映出企业在计划、采购、生产等多环节上的问题。当前，我国制造型企业开展网络化协同、服务型制造和个性化定制的比例不高（见图 1），未来还有很大的发展空间。那么，制造企业应当如何有效实现长效发展？本文将结合消费品行业，阐述基于工业大数据的智能制造升级之路
数据治理是主数据管理 (MDM) 项目取得成功的关键，无论是在最初还是在项目实施过程中。在 2010 到 2011 年间，全球拥有 5000 名员工的企业将越来越多地要求，“没有预备的数据治理框架，将不会为 MDM 计划提供资助”。
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